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    校园动态

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    我校学子在2025年全国大学生物联网设计竞赛全国总决赛中荣获佳绩

    发布时间:2025-09-02 点击次数: 作者:电子科学与工程学院 来源:学院师生在奋进

    8月27日至29日,由教育部计算机专业教学指导委员会发起、全国高等学校计算机教育研究会主办的2025年全国大学生物联网设计竞赛总决赛在浙江大学落下帷幕。在本次竞赛中,凯发娱乐参赛队荣获全国一等奖4项、全国二等奖4项,其中,云飞梦创参赛队的“基于L610的飞檐走壁飞行器及视觉感知系统”作品入围六强表演赛。

    全国大学生物联网设计竞赛是以促进国内物联网相关专业建设和人才培养为目标,以物联网技术为核心,激发物联网相关专业学生的创造、创新、创业活力,推动高校创新创业教育而举办的面向大学生的学科竞赛。比赛自今年3月启动以来,吸引凯发娱乐、浙江大学、上海交通大学、东凯发学等800余所院校3200余支队伍,共17200余名学生参加竞赛,经前期线上评审初赛、分赛区线下复赛评审,共有220支队伍晋级全国总决赛,最终评选出一、二、三等奖。

    学院高度重视本次比赛,在竞赛经费与组织管理方面给予了大力支持,实验中心认真组织赛前动员大会、校内参赛辅导和集中培训等活动。3月份举行大赛宣讲会,介绍赛事背景和赛道特点,鼓励广大学生报名参赛。在作品提交前对参赛队伍进行文档和视频的辅导培训,在分赛区复赛和全国总决赛前进行实战演练和作品指导。通过有效地组织和管理,本年度有102名学生35支队伍报名参赛,21支队伍晋级华东赛区复赛,在赛区复赛中16支队伍获得赛区一等奖,其中8支队伍晋级全国总决赛。经过决赛的激烈角逐,凯发娱乐共获得4个全国一等奖和4个全国二等奖。

    近年来,实验中心坚持“课-赛-创”三位一体协同育人的实践教学体系,将学科竞赛作为培养学生实践创新能力的重要抓手,以赛促学,以学强赛,不断激发学生的兴趣和潜能,培养学生的团队协作意识和创新精神;以赛促教,以教助赛,将竞赛融入专业教学,强化学科竞赛与相关课程建设的结合,推动教学内容和方法改革。同时,以大学生创新训练计划为平台,组建专业指导教师团队,为学生提供科研科创项目,参与技术指导与培训,为学生的课外实践实训提供了有力保障。未来,实验中心将继续坚持深化实践教学改革,围绕端侧人工智能,激发学生的实践能力、创新能力和团队协作能力,不断提升本科人才培养质量。

    优秀作品介绍

    作品名称:基于L610的飞檐走壁飞行器及视觉感知系统

    团队成员:张思远、杨皓哲、刁嘉琳、王敏宇

    指导老师:字崇德、王元庆

    作品简介:本系统基于广和通L610模块的高可靠与高速传输能力,开发出“飞檐走壁飞行器及视觉感知系统”。该系统包含具有飞行与吸附爬行功能的复合飞行器,能在高空与受限表面灵活移动,有效拓展应用场景。通过机载摄像头及L610模块,实时回传图像与状态至云端,依托云端算力进行智能识别与分析。用户可通过网页平台远程监控巡检过程及结果。该系统解决了无人机误判以及爬壁机器人移动受限等痛点,显著提升复杂设施巡检的精度、效率和安全性。

       作品名称:基于RDK X5的智能语音导医机器人

    小组成员:于洪毅、李苏爽、郑尚君、熊天煜

    指导老师:周依娜

    作品简介:本项目聚焦具身智能赛道,基于地平线 RDK X5 硬件平台,搭建了“云–边–端”协同的智能导诊小车系统。系统以火山引擎物联网平台为核心枢纽,深度融合物联网、边缘 AI 与具身智能技术,致力于打造医院场景下“感知–决策–执行”闭环的智能导诊服务体系。

       作品名称:多模态感知与端云智联驱动的空地协同智能配送体系

    团队成员:朱子涵、孙訢源

    指导老师:李希才、葛中芹

    作品简介:作品依托火山引擎与 PICO 技术生态,研发“多模态感知与端云智联驱动的空地协同智能配送体系”,该体系以 “云端智能中枢、空中无人机系统、地面无人车平台”为核心架构实现空地协同控制:云端通过火山引擎物联网、实时音视频平台、扣子智能调度体构建云端决策闭环,搭配微信小程序与栀元宇宙任务管理平台实现调度与用户交互;无人机集成多模态定位、高效动力及边缘计算模块,无人车采用全地形结构并设计标准停机坪;通过分层协同控制与双模态精准降落技术实现空地货物厘米级交接。

    作品名称:基于BeagleY-AI的云-边协同沉浸式交互系统

    团队成员:吴雨重、高泽洋、刘天宇

    指导老师:李希才

    作品简介:作品提供一种面向数字沙盘的沉浸式交互系统,集成立体显示,联屏调度和手势识别功能于一体,为用户创造裸眼3D和手势指令控制的沉浸式交互体验,为制作具有虚拟3D操作界面的科幻数字沙盘提供切实可行的解决方案。作品利用云端进行大模型部署和数据共享,让更多的用户能够跨越技术门槛,独立完成基于深度学习的3D模型制作与重建。